多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质，其中，该多能耦合分布式能源的调度优化方法包括：对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型；根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式。本发明专利技术解决了相关技术中如何寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式的问题，也就是提供了一种寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式的方法。的方法。的方法。

【技术实现步骤摘要】
多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质


[0001]本申请涉及分布式能源领域，特别是涉及一种多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]随着我国经济快速增长和人民生活水平的提高，对能源的要求随之增加。电力工业的发展与人民的生活息息相关，对用电质量的要求提高，对电能利用的方式提出了新要求。而随着我国以火电为主的能源结构，与日渐增长的绿色能源的要求相违背，因为以风能、光能、电能为主的分布式能源逐渐成为我国乃至全世界推崇的新能源发电方式。
[0003]在此基础之上，多能互补分布式能源系统是传统分布式能源应用的拓展，是一体化整合的物理概念，将燃气、风电、光伏、光热、储热等技术进行融合，实现多种能源的协同优化。在能源系统领域的示范性工程，使得分布式能源的应用由点扩展到面，由局部走向系统。多能互补分布式能源系统是指多种能源资源输入，并形成多种产出功能和输运形式的以区域为中心的能源服务系统。多能互补系统不是多种能源的简单叠加，是从系统角度将不同品阶上的能量进行阶梯利用，将系统能源的利用效率综合互补利用，并统筹安排好各种能量之间的配合关系与转换使用，以取得最合理能源利用效果与效益。
[0004]尽管存在着上述的优点，但在实际应用中存在着一些问题没有解决。首先是由于多种新能源的出力时间段不同，导致了在不同时间段内，如何配置各种新能源的出力与调度，成为亟待解决的问题，例如光能在光照充足的白天出力更大，而以燃气为主的能源在夜间住户取暖需求增大时，可以提供更多地出力；其次是不同的新能源发电方式的特点不同，导致了不同发电方式的经济成本不同，例如在光照充足时，以光电为主的太阳能阵列板的经济效益明显比此时发热不足的燃气热能转换系统的经济效益高。
[0005]从上文可以看出，新型分布式能源存在以下两个问题需要我们考虑：
[0006]1、如何调节多种不同发电方式在不同时间段的出力大小；
[0007]2、如何实现对不同的新能源发电方式的统筹调度与规划，以使得多能耦合的分布式能源的发电方式能以最优经济效益的方式运行。
[0008]综合来说，上述两个问题可以总结为如何寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式。

技术实现思路

[0009]在本专利技术中提供了一种多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质，以解决相关技术中如何寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式的问题。
[0010]第一个方面，在本专利技术中提供了一种多能耦合分布式能源的调度优化方法，所述优化方法包括：
[0011]对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型；
[0012]根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式。
[0013]在其中的一些实施例中，所述根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式包括：
[0014]将所述总成本模型输入至所述粒子群优化算法中；
[0015]以最小化所述分布式能源的总成本为目标，通过粒子群优化算法根据所述成本模型进行求解，根据最优解确定所述目标调度方式。
[0016]在其中的一些实施例中，所述分布式能源的总成本包括多种能源设备成本、燃料消耗成本、二氧化碳排放成本、购买电价成本和售卖电价成本。
[0017]在其中的一些实施例中，多种所述能源设备成本包括太阳能阵列成本、风力发电机成本、电池阵列成本、火力发电机成本。
[0018]在其中的一些实施例中，所述对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型包括：
[0019]对所述能源设备成本、所述燃料消耗成本、所述二氧化碳排放成本、所述购买电价成本和售卖电价成本分别进行建模，得到所述能源设备、所述燃料消耗、所述二氧化碳排放、所述购买电价和售卖电价的成本模型；
[0020]根据所述能源设备、所述燃料消耗、所述二氧化碳排放、所述购买电价和所述售卖电价的成本模型，确定所述总成本模型。
[0021]在其中的一些实施例中，所述对所述能源设备成本、所述燃料消耗成本、所述二氧化碳排放成本、所述购买电价成本和售卖电价成本分别进行建模，得到所述能源设备、所述燃料消耗、所述二氧化碳排放、所述购买电价和售卖电价的成本模型包括：
[0022]根据所述能源设备的初始成本、维护成本和更换成本，确定所述能源设备的成本模型；
[0023]根据单位燃料的单价和燃料的消耗总量，确定所述燃料消耗的成本模型；
[0024]根据单位二氧化碳的排放成本和二氧化碳的排放总量，确定所述二氧化碳排放的成本模型；
[0025]根据单位电力的购买单价和电力的购买总量，确定所述购买电价的成本模型；
[0026]根据单位电力的售卖单价和电力的售卖总量，确定所述售卖电价的成本模型。
[0027]在其中的一些实施例中，所述根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式包括：
[0028]建立所述分布式能源的供能约束条件和储能约束条件；
[0029]根据所述粒子群优化算法、所述总成本模型、所述供能约束条件和所述储能约束条件，确定所述目标调度方式。
[0030]第二个方面，在本专利技术中提供了一种多能耦合分布式能源的调度优化装置，所述装置包括：
[0031]成本建模模块，用于对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型；
[0032]调度确定模块，用于根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式。
[0033]第三个方面，在本专利技术中提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实
现上述第一个方面所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法。
[0034]第四个方面，在本专利技术中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法。
[0035]第五个方面，在本专利技术中提供了一种多能耦合分布式能源系统，所述系统包括：调度设备和多种不同类型的发电站；所述调度设备采用第一个方面所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法确定目标调度方式，并基于所述目标调度方式对多种所述发电站进行调度。
[0036]与相关技术相比，在本专利技术中提供的多能耦合分布式能源的调度优化方法、装置和存储介质，首先对分布式能源的总成本进行建模，得到分布式能源的总成本模型，根据该总成本模型，可以计算得到分布式能源系统在各种调度方式下的总成本。然后将该总成本模式输入至粒子群优化算法，粒子群优化算法则遍历各种不同的调度方式，确定对应于最小总成本的目标调度方式。目标调度方式则是运行成本最小的分布式能源的调度方式。因此本专利技术解决了相关技术中如何寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式的问题，也就是提供了一种寻求运行成本最小的分布式能源的调度方式的方法。
[0037]本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型；根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式。2.根据权利要求1所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，所述根据粒子群优化算法和所述总成本模型，确定所述分布式能源的目标调度方式包括：将所述总成本模型输入至所述粒子群优化算法中；以最小化所述分布式能源的总成本为目标，通过粒子群优化算法根据所述成本模型进行求解，根据最优解确定所述目标调度方式。3.根据权利要求1所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，所述分布式能源的总成本包括多种能源设备成本、燃料消耗成本、二氧化碳排放成本、购买电价成本和售卖电价成本。4.根据权利要求3所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，多种所述能源设备成本包括太阳能阵列成本、风力发电机成本、电池阵列成本、火力发电机成本。5.根据权利要求3所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，所述对分布式能源的总成本进行建模，得到所述分布式能源的总成本模型包括：对所述能源设备成本、所述燃料消耗成本、所述二氧化碳排放成本、所述购买电价成本和售卖电价成本分别进行建模，得到所述能源设备、所述燃料消耗、所述二氧化碳排放、所述购买电价和售卖电价的成本模型；根据所述能源设备、所述燃料消耗、所述二氧化碳排放、所述购买电价和所述售卖电价的成本模型，确定所述总成本模型。6.根据权利要求5所述的多能耦合分布式能源的调度优化方法，其特征在于，所述对所述能源设备成本、所述燃料消耗成本、所述二氧化碳排放成本、所述购买电价成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓波，蒋雪冬，徐晓波，汪超群，王利良，王翔，吕卿民，
申请(专利权)人：浙江浙达能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：